ES2567580T3 - PC-O 44: 4 - A biomarker for visceral adiposity - Google Patents
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Abstract
Uso de la 1-O-alquil-2-acilglicerofosfocolina 44:4 (PC-O 44:4), como un biomarcador, para detectar y / o cuantificar la adiposidad visceral y / o los cambios en la adiposidad visceral.Use of 1-O-alkyl-2-acylglycerophosphocoline 44: 4 (PC-O 44: 4), as a biomarker, to detect and / or quantify visceral adiposity and / or changes in visceral adiposity.
Description
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El biomarcador PC-O 44:4, puede evaluarse conjuntamente con los biomarcadores PC-O 44:6, PC-O 42:4, y PC-O The biomarker PC-O 44: 4 can be evaluated together with the biomarkers PC-O 44: 6, PC-O 42: 4, and PC-O
40:3. 40: 3
El biomarcador PC-O 44:4, puede evaluarse conjuntamente con los biomarcadores PC-O 44:6, PC-O 42:4, PC-O 40:3, y PC-O 40:4. The biomarker PC-O 44: 4 can be evaluated together with the biomarkers PC-O 44: 6, PC-O 42: 4, PC-O 40: 3, and PC-O 40: 4.
El biomarcador PC-O 44:4, puede evaluarse conjuntamente con los biomarcadores PC-O 44:6, PC-O 42:4, PC-O 40:3, PC-O 40:4, y la glutamina. The biomarker PC-O 44: 4 can be evaluated together with the biomarkers PC-O 44: 6, PC-O 42: 4, PC-O 40: 3, PC-O 40: 4, and glutamine.
El biomarcador PC-O 44:4, puede evaluarse conjuntamente con los biomarcadores PC-O 44:6, PC-O 42:4, PC-O 40:3, PC-O 40:4, glutamine y tirosina. The biomarker PC-O 44: 4 can be evaluated together with the biomarkers PC-O 44: 6, PC-O 42: 4, PC-O 40: 3, PC-O 40: 4, glutamine and tyrosine.
La ventaja de evaluar más que de un biomarcador, es la consistente en que, cuantos más biomarcadores se evalúan, más fiable será la diagnosis. Así, por ejemplo, si más de 1, 2, 3, 4, 5, 6, ó 7 biomarcadores, exhiben las elevaciones o disminuciones en las concentraciones, de la forma la cual se ha descrito anteriormente, arriba, es entonces mayor el poder predictivo para la presencia o ausencia y el grado de la obesidad visceral, así como el riesgo para los trastornos o desórdenes asociados. The advantage of evaluating more than a biomarker, is that, the more biomarkers are evaluated, the more reliable the diagnosis will be. Thus, for example, if more than 1, 2, 3, 4, 5, 6, or 7 biomarkers, exhibit elevations or decreases in concentrations, in the manner described above, then the power is then greater. predictive for the presence or absence and the degree of visceral obesity, as well as the risk for associated disorders or disorders.
En concordancia con lo anteriormente expuesto, los inventores, han identificado incluso otros biomercadores adicionales, los cuales pueden utilizarse para predecir la adiposidad visceral y riesgo de desarrollar trastornos o desórdenes asociados. In accordance with the foregoing, the inventors have even identified other additional biomarkers, which can be used to predict visceral adiposity and the risk of developing associated disorders or disorders.
Así, por ejemplo, se encontró el hecho de que, unas concentraciones incrementados de la fenilalanina, la Leucina, Isoleucina, la palmitoilcarnitina (C16), la caproilcarnitina (C10), la octenoilcarnitina (C8:1), la lisofosfatidilcolina (LPC) 24:0, la fosfatidilcolina (PC)PC 30:0, y / o PC 34:4 en los fluidos corporales, o unas concentraciones disminuidas de las PC-O 34:1, PC-O 34:2, PC-O 36:2, PC-O 36:3, PC-O 40:6, PC-O 42:2, PC-O 42:3, PC-O 44:3, PC-O 44:5, PC 42:0, y / o PC 42:2 en los fluidos corporales, en comparación con los correspondientes valores de referencia, previamente obtenidos, indican un adiposidad visceral incrementada y un riesgo incrementado para los trastornos o desórdenes asociados. Thus, for example, the fact was found that, increased concentrations of phenylalanine, Leucine, Isoleucine, palmitoylcarnitine (C16), caproylcarnitine (C10), octenoylcarnitine (C8: 1), lysophosphatidylcholine (LPC) 24 : 0, phosphatidylcholine (PC) PC 30: 0, and / or PC 34: 4 in body fluids, or decreased concentrations of PC-O 34: 1, PC-O 34: 2, PC-O 36: 2, PC-O 36: 3, PC-O 40: 6, PC-O 42: 2, PC-O 42: 3, PC-O 44: 3, PC-O 44: 5, PC 42: 0, and / or PC 42: 2 in body fluids, compared to the corresponding reference values, previously obtained, indicate an increased visceral adiposity and an increased risk for associated disorders or disorders.
PC es fosfatidilcolina. LPC es lisofosfatidilcolina. C es acilcarnitina. PC is phosphatidylcholine. LPC is lysophosphatidylcholine. C is acylcarnitine.
A la inversa, unas concentraciones disminuidas de fenilalanina, Leucina, Isoleucina, C10 (decanoilcarnitina), C16 (Palmitoilcarnitina), C8:1 (Octenoil-Carnitina) LPC 24:0, PC 30:0, y / o PC 34:4 en los fluidos corporales, o unas concentraciones incrementadas de PC-O 34:1, PC-O 34:2, PC-O 36:2, PC-O 36:3, PC-O 40:6, PC-O 42:2, PC-O 42:3, PC-O 44:3, PC-O 44:5, PC 42:0, y / o PC 42:2 en los fluidos corporales, en comparación con los valores de referencia, previamente obtenidos, indican una adiposidad visceral disminuida y un riesgo disminuido para los trastornos o desórdenes asociados. Conversely, decreased concentrations of phenylalanine, Leucine, Isoleucine, C10 (decanoylcarnitine), C16 (Palmitoylcarnitine), C8: 1 (Octenoyl-Carnitine) LPC 24: 0, PC 30: 0, and / or PC 34: 4 in body fluids, or increased concentrations of PC-O 34: 1, PC-O 34: 2, PC-O 36: 2, PC-O 36: 3, PC-O 40: 6, PC-O 42: 2 , PC-O 42: 3, PC-O 44: 3, PC-O 44: 5, PC 42: 0, and / or PC 42: 2 in body fluids, compared to previously obtained reference values, indicate decreased visceral adiposity and a decreased risk for associated disorders or disorders.
Así, de este modo, los procedimientos de la presente invención, pueden comprender, de una forma adicional, las etapas de determinar el nivel de por lo menos uno biomarcador adicional, seleccionado de entre el grupo consistente en la fenilalanina, la Leucina, la Isoleucina, C10 (decanoilcarnitina), C16 (Palmitoilcarnitina), C8:1 (Octenoil-Carnitina), LPC 24:0, PC 30:0, PC 34:4, PC-O 34:1, PC-O 34:2, PC-O 36:2, PC-O 36:3, PC-O 40:6, PC-O 42:2, PC-O 42:3, PC-O 44:3, PC-O 44:5, PC 42:0, y / o PC 42:2 en la muestra de fluido corporal, y comparar el nivel, en el sujeto, de por lo menos uno de entre la fenilalanina, la Leucina, la Isoleucina, C10, C16, C8:1, carnitina, LPC 24:0, PC 30:0, PC 34:4, PC-O 34:1, PC-O 34:2, PC-O 36:2, PC-O 36:3, PC-O 40:6, PC-O 42:2, PC-O 42:3, PC-O 44:3, PC-O 44:5, PC 42:0, y / o PC 42:2 con respecto a un valor de referencia predeterminado, en donde, el valor de referencia predeterminado en cuestión, se basa en los niveles promedio de fenilalanina, Leucina, Isoleucina, C10, C16, C8:1, carnitina, LPC 24:0, PC 30:0, PC 34:4, PCO 34:1, PC-O 34:2, PC-O 36:2, PC-O 36:3, PC-O 40:6, PC-O 42:2, PC-O 42:3, PC-O 44:3, PC-O 44:5, PC 42:0, y / o PC 42:2, en una muestra de fluido corporal, de una población normal de control, sana, o en los niveles de fenilalanina, Leucina, Isoleucina, C10 (decanoilcarnitina), C16 (Palmitoilcarnitina), C8:1 (Octenoil-Carnitina), LPC 24:0, PC 30:0, PC 34:4, PC-O 34:1, PC-O 34:2, PC-O 36:2, PC-O 36:3, PC-O 40:6, PC-O 42:2, PC-O 42:3, PC-O 44:3, PC-O 44:5, PC 42:0, y / o PC 42:2, en el mismo fluido corporal, obtenido del mismo sujeto, previamente, y en donde, un nivel incrementado de fenilalanina, Leucina, Isoleucina, C10, C16, C8:1, carnitina, LPC 24:0, PC 30:0, y / o PC 34:4, en el fluido corporal y / o un nivel disminuido de PC-O 34:1, PC-O 34:2, PC-O 36:2, PC-O 36:3, PC-O 40:6, PC-O 42:2, PC-O 42:3, PC-O 44:3, PC-O 44:5, PC 42:0, y / o PC 42:2, en la muestra de fluido corporal, en comparaciones con los valores de referencia predeterminados, indica una adiposidad visceral incrementada. Thus, in this way, the methods of the present invention, may additionally comprise the steps of determining the level of at least one additional biomarker, selected from the group consisting of phenylalanine, Leucine, Isoleucine , C10 (decanoylcarnitine), C16 (Palmitoylcarnitine), C8: 1 (Octenoyl-Carnitine), LPC 24: 0, PC 30: 0, PC 34: 4, PC-O 34: 1, PC-O 34: 2, PC -O 36: 2, PC-O 36: 3, PC-O 40: 6, PC-O 42: 2, PC-O 42: 3, PC-O 44: 3, PC-O 44: 5, PC 42 : 0, and / or PC 42: 2 in the body fluid sample, and compare the level, in the subject, of at least one of the phenylalanine, Leucine, Isoleucine, C10, C16, C8: 1, carnitine, LPC 24: 0, PC 30: 0, PC 34: 4, PC-O 34: 1, PC-O 34: 2, PC-O 36: 2, PC-O 36: 3, PC-O 40: 6, PC-O 42: 2, PC-O 42: 3, PC-O 44: 3, PC-O 44: 5, PC 42: 0, and / or PC 42: 2 with respect to a predetermined reference value where the predetermined reference value in question is based on the average levels of phenylalanine, Leucine, Iso leucine, C10, C16, C8: 1, carnitine, LPC 24: 0, PC 30: 0, PC 34: 4, PCO 34: 1, PC-O 34: 2, PC-O 36: 2, PC-O 36 : 3, PC-O 40: 6, PC-O 42: 2, PC-O 42: 3, PC-O 44: 3, PC-O 44: 5, PC 42: 0, and / or PC 42: 2 , in a sample of body fluid, from a normal, healthy population of control, or at the levels of phenylalanine, Leucine, Isoleucine, C10 (decanoylcarnitine), C16 (Palmitoylcarnitine), C8: 1 (Octenoyl-Carnitine), LPC 24: 0, PC 30: 0, PC 34: 4, PC-O 34: 1, PC-O 34: 2, PC-O 36: 2, PC-O 36: 3, PC-O 40: 6, PC-O 42: 2, PC-O 42: 3, PC-O 44: 3, PC-O 44: 5, PC 42: 0, and / or PC 42: 2, in the same body fluid, obtained from the same subject, previously , and where, an increased level of phenylalanine, Leucine, Isoleucine, C10, C16, C8: 1, carnitine, LPC 24: 0, PC 30: 0, and / or PC 34: 4, in body fluid and / or a decreased level of PC-O 34: 1, PC-O 34: 2, PC-O 36: 2, PC-O 36: 3, PC-O 40: 6, PC-O 42: 2, PC-O 42 : 3, PC-O 44: 3, PC-O 44: 5, PC 42: 0, and / or PC 42: 2, in the body fluid sample, in comparison with the reference values By default, it indicates increased visceral adiposity.
Una adiposidad visceral incrementada, incrementa el riesgo de desarrollar trastornos o desórdenes asociados con un exceso de grasa visceral. An increased visceral adiposity increases the risk of developing disorders or disorders associated with excess visceral fat.
Así, por consiguiente, en los procedimientos de la presente invención, el grado de adiposidad visceral, puede utilizarse como una indicación para la probabilidad o riesgo de desarrollar trastornos o desórdenes asociados con un exceso de grasa visceral. Thus, therefore, in the methods of the present invention, the degree of visceral adiposity can be used as an indication for the probability or risk of developing disorders or disorders associated with an excess of visceral fat.
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662,67 µM de fluido corporal para la glutamina, 1,47 µM de fluido corporal para la PC-O 44:6, 0,84 µM de fluido corporal para la PC-O 44:4, 1,27 µM de fluido corporal para la PC-O 42:4, 2,65 µM de fluido corporal para la PC-O 40:4, 1,37 µM de fluido corporal para la PC-O 40:3, 52,97 µM de fluido corporal para la fenilalanina, 193,56 µM de fluido corporal para las Leucina + Isoleucina, 0,19 µM de fluido corporal para la C10, 0,06 µM de fluido corporal para la C16, 0,03 µM de fluido corporal para la C8:1, 0,25 µM de fluido corporal para la LPC 24:0, 4,18 µM de fluido corporal para la PC 30:0, 1,11 µM de fluido corporal para la PC 34:4, 662.67 µM of body fluid for glutamine, 1.47 µM of body fluid for PC-O 44: 6, 0.84 µM of body fluid for PC-O 44: 4, 1.27 µM of body fluid for PC-O 42: 4, 2.65 µM of body fluid for PC-O 40: 4, 1.37 µM of body fluid for PC-O 40: 3, 52.97 µM of body fluid for phenylalanine, 193.56 µM body fluid for Leucine + Isoleucine, 0.19 µM body fluid for C10, 0.06 µM body fluid for C16, 0.03 µM body fluid for C8: 1, 0.25 µM of body fluid for LPC 24: 0, 4.18 µM of body fluid for PC 30: 0, 1.11 µM of body fluid for PC 34: 4,
9.84 µM de fluido corporal para la PC-O 34:1, 11,49 µM de fluido corporal para la PC-O 34:2, 11,79 µM de fluido corporal para la PC-O 36:2, 7,20 µM de fluido corporal para la PC-O 36:3, 3,68 µM de fluido corporal para la PC-O 40:6, 0,56 µM de fluido corporal para la PC-O 42:2, 0,89 µM de fluido corporal para la PC-O 42:3, 0,21 µM de fluido corporal para la PC-O 44:3, 2,17 µM de fluido corporal para la PC-O 44:5, 0,56 µM de fluido corporal para la PC 42:0, 0,22 µM de fluido corporal para la PC 42:2. 9.84 µM of body fluid for PC-O 34: 1, 11.49 µM of body fluid for PC-O 34: 2, 11.79 µM of body fluid for PC-O 36: 2, 7.20 µM of body fluid for PC-O 36: 3, 3.68 µM of body fluid for PC-O 40: 6, 0.56 µM of body fluid for PC-O 42: 2, 0.89 µM of fluid body for PC-O 42: 3, 0.21 µM body fluid for PC-O 44: 3, 2.17 µM body fluid for PC-O 44: 5, 0.56 µM body fluid for PC 42: 0, 0.22 µM of body fluid for PC 42: 2.
En los sujetos normales, los valores medios de referencia, pueden ser, aproximadamente In normal subjects, the average reference values may be approximately
75,00 µM de fluido corporal para la tirosina, 748,27 µM de fluido corporal para la glutamina, 1,21 µM de fluido corporal para la PC-O 44:6, 0,50 µM de fluido corporal para la PC-O 44:4, 1,12 µM de fluido corporal para la PC-O 42:4, 3,24 µM de fluido corporal para la PC-O 40:4, 2,10 µM de fluido corporal para la PC-O 40:3, 49,17 µM de fluido corporal para la fenilalanina, 197,52 µM de fluido corporal para la Leucina + Isoleucina, 0,29 µM de fluido corporal para la C10, 0,09 µM de fluido corporal para la C16, 0,04 µM de fluido corporal para la C8:1, 0,77 µM de fluido corporal para la LPC 24:0, 4,10 µM de fluido corporal para la PC 30:0, 1,42 µM de fluido corporal para la PC 34:4, 8,20 µM de fluido corporal para la PC-O 34:1, 9,26 µM de fluido corporal para la PC-O 34:2, 12,67 µM de fluido corporal para la PC-O 36:2, 5,83 µM de fluido corporal para la PC-O 36:3, 4,45 µM de fluido corporal para la PC-O 40:6, 0,82 µM de fluido corporal para la PC-O 42:2, 1,08 µM de fluido corporal para la PC-O 42:3, 0,22 µM de fluido corporal para la PC-O 44:3, 1,82 µM de fluido corporal para la PC-O 44:5, 0,65 µM de fluido corporal para la PC 42:0, 0,35 µM de fluido corporal para la PC 42:2. 75.00 µM of body fluid for tyrosine, 748.27 µM of body fluid for glutamine, 1.21 µM of body fluid for PC-O 44: 6, 0.50 µM of body fluid for PC-O 44: 4, 1.12 µM of body fluid for PC-O 42: 4, 3.24 µM of body fluid for PC-O 40: 4, 2.10 µM of body fluid for PC-O 40: 3.49.17 µM body fluid for phenylalanine, 197.52 µM body fluid for Leucine + Isoleucine, 0.29 µM body fluid for C10, 0.09 µM body fluid for C16, 0, 04 µM of body fluid for C8: 1, 0.77 µM of body fluid for LPC 24: 0, 4.10 µM of body fluid for PC 30: 0, 1.42 µM of body fluid for PC 34 : 4, 8.20 µM of body fluid for PC-O 34: 1, 9.26 µM of body fluid for PC-O 34: 2, 12.67 µM of body fluid for PC-O 36: 2 , 5.83 µM of body fluid for PC-O 36: 3, 4.45 µM of body fluid for PC-O 40: 6, 0.82 µM of body fluid for PC-O 42: 2, 1 , 08 µM of flu Body flow for PC-O 42: 3, 0.22 µM body fluid for PC-O 44: 3, 1.82 µM body fluid for PC-O 44: 5, 0.65 µM body fluid for PC 42: 0, 0.35 µM of body fluid for PC 42: 2.
Los sujetos a ser sometidos a test de ensayo con el procedimiento de la presente invención, puede ser un ser humano o un animal, de una forma particular, un mamífero, por ejemplo, los animales típicos, pueden ser los animales de compañía o domésticos, tales como los consistentes en los gatos, en los perros o en loa animales de granja, por ejemplo. The subjects to be tested with the method of the present invention can be a human being or an animal, in a particular way, a mammal, for example, typical animals, can be companion or domestic animals, such as those consisting of cats, dogs or farm animals, for example.
Aquellas personas expertas en el arte especializado de la técnica, entenderán el hecho de que, éstas, podrán combinar, de una forma libre, la totalidad de las características de la presente invención, las cuales se describen aquí, en este documento de solicitud de patente, sin salirse del ámbito de la presente invención, de la forma mediante la cual ésta se revela. De una forma particular, las características las cuales se describen aquí, para los Those skilled in the art skilled in the art will understand the fact that they may combine, in a free way, all the features of the present invention, which are described here, in this patent application document , without departing from the scope of the present invention, in the manner by which it is disclosed. In a particular way, the characteristics which are described here, for
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procedimientos de la presente invención, pueden aplicarse a otros procedimientos y al uso de la presente invención, y viceversa. The methods of the present invention can be applied to other methods and to the use of the present invention, and vice versa.
Otras ventajas y características adicionales de la presente invención resultarán evidentes, a raíz de los ejemplos y figuras los cuales se facilitan abajo, a continuación. Other advantages and additional features of the present invention will be apparent, following the examples and figures which are given below, below.
La tabla 1, muestra unas características clínicas del cohorto seleccionado, según su estratificación en cuatro cuartiles, en base a su contenido de grasa visceral, según se evalúa mediante el valor de log10 del factor de relación (ratio) o cociente de la grasa intraperitoneal / abdominal, mediante tomografía computerizada. Table 1 shows some clinical characteristics of the selected cohort, according to its stratification in four quartiles, based on its visceral fat content, as assessed by the log10 value of the ratio factor (ratio) or intraperitoneal fat ratio. abdominal, by computerized tomography.
Los valores, se presentan como (±SD) media. ALAT = alanina aminotransferasa, ASAT= aspartato aminotransferasa, BMI = índice de masa corporal, GGT= gamma-glutamiltranspeptidasa, HDL-C= lipoproteína colesterol de alta densidad, HOMAIR = evaluación del modelo de homeostasis de la resistencia a la insulina, LDL-C= lipoproteína colesterol de baja densidad, MAP = presión sanguínea arterial media, NEFAs = ácidos grasos no esterificados, TG = triglicéridos. The values are presented as (± SD) mean. ALAT = alanine aminotransferase, ASAT = aspartate aminotransferase, BMI = body mass index, GGT = gamma-glutamyltranspeptidase, HDL-C = high-density cholesterol lipoprotein, HOMAIR = evaluation of homeostasis model of insulin resistance, LDL-C = low density lipoprotein cholesterol, MAP = mean arterial blood pressure, NEFAs = non-esterified fatty acids, TG = triglycerides.
La tabla 2, muestra las concentraciones de metabolitos, presentados como (±SD) media, para cada uno de los cuatro cuartiles, en base a su contenido de grasa visceral, según se evalúa mediante el valor de log10 del factor de relación (ratio) o cociente de la grasa intraperitoneal / abdominal, mediante tomografía computerizada. Table 2 shows the metabolite concentrations, presented as (± SD) average, for each of the four quartiles, based on their visceral fat content, as assessed by the log10 value of the ratio factor. or intraperitoneal / abdominal fat ratio, by computerized tomography.
La figura 1, muestra la reconstrucción estadística de los perfiles de plasma sanguíneo mediante 1H NMR, mediante la utilización de un análisis de bosques aleatorios, para identificar los modelos patrón metabólicos, asociados con la adiposidad visceral (según se identifica mediante casillas cuadradas). GPCs = gilcerofosfolípidos, PUFAs = ácidos grasos poliinsaturados (de sus iniciales en idioma inglés, polyunsaturated fatty acids), UFAs = ácidos grasos insaturados (de sus iniciales en idioma inglés, unsaturated fatty acids). Figure 1 shows the statistical reconstruction of blood plasma profiles using 1H NMR, using a random forest analysis, to identify the metabolic standard models, associated with visceral adiposity (as identified by square boxes). GPCs = glycerophospholipids, PUFAs = polyunsaturated fatty acids (from their initials in English, polyunsaturated fatty acids), UFAs = unsaturated fatty acids (from their initials in English, unsaturated fatty acids).
La figura 2 muestra la importancia y la robustez de los metabolitos, en la predicción de la adiposidad de grasa visceral, según se evalúa mediante análisis de bosques aleatorios. Los valores medios agrupados, disminuyen, en cuanto a lo referente a la precisión, después de n = 10000 generaciones de bosques aleatorios. Una importancia mayor de la variable, corresponde a unos mayores valores medios agrupados, los cuales disminuyen en cuanto a lo referente a su precisión. Figure 2 shows the importance and robustness of metabolites in the prediction of visceral fat adiposity, as assessed by random forest analysis. The grouped mean values decrease, in terms of precision, after n = 10,000 generations of random forests. A greater importance of the variable corresponds to higher grouped average values, which decrease in terms of accuracy.
Las figuras 3 – 1, 3 -2, y 3 – 3, muestran diferencias de metabolitos entre los sujetos de alta grasa visceral y los sujetos de baja grasa visceral, para cada uno de los metabolitos seleccionados. Se procede a un trazado de los gráficos, para cada uno de los cuartiles, en base a su contenido de grasa corporal, según se valor mediante el valor de log10, de volumen de grasa intraperitoneal, medido mediante tomografía computerizada, 1 = quartil 1, 2 = quartil 2, 3 = quartil 3, 4 = quartil 4. Figures 3 - 1, 3 -2, and 3 - 3, show metabolite differences between subjects with high visceral fat and subjects with low visceral fat, for each of the selected metabolites. The graphics are plotted for each of the quartiles, based on their body fat content, as measured by the value of log10, intraperitoneal fat volume, measured by computed tomography, 1 = quartil 1, 2 = quartil 2, 3 = quartil 3, 4 = quartil 4.
EJEMPLOS EXAMPLES
Sujetos y diseño experimental Subjects and experimental design
El ensayo clínico, se basaba en un estudio observacional el cual se llevó a cabo en 40 mujeres caucasianas obesas, sanas, en el en centro hospitalario universitario “Centre Hospitalier Universitaire Baudios” (CHUV, Lausanne, Suiza). El protocolo del estudio, se aprobó por parte de un comité ético independiente, el cual se encontraba ubicado en el citado centro hospitalario universitario (CHUV). Los participantes en el estudio, tenían un índice de masa corporal (BMI), correspondiente a un valor situado dentro de unos márgenes de 28 y 40, éstos tenían una edad situada entre los 25 años y los 45 años, y no mostraban rasgos de enfermedad metabólica (diabetes del tipo 2, enfermedad cardiovascular o síndrome metabólico). Las muestras biológicas resultantes (a saber, muestras de orina y muestras de orina de 24 horas), se almacenaron a una temperatura de – 80 °C, hasta la realización de los análisis metabólicos. The clinical trial was based on an observational study which was carried out in 40 healthy, obese Caucasian women in the university center "Center Hospitalier Universitaire Baudios" (CHUV, Lausanne, Switzerland). The study protocol was approved by an independent ethical committee, which was located in the aforementioned university hospital center (CHUV). The participants in the study had a body mass index (BMI), corresponding to a value within the range of 28 and 40, they were between 25 and 45 years old, and showed no disease traits metabolic (type 2 diabetes, cardiovascular disease or metabolic syndrome). The resulting biological samples (namely, urine samples and 24-hour urine samples), were stored at a temperature of -80 ° C, until metabolic analyzes were performed.
Evaluación de la composición corporal Body composition evaluation
Se procedió a llevar a cabo una exploración corporal de rastreo total, con objeto de determinar ambas, la distribución de la grasa abdominal y la composición corporal total. Las exploraciones corporales de rastre total, se llevaron a cabo en un sistema de exploración de rastreo por absorciometría de rayos X de doble energía (DXE) equipado con sistema informático, del tipo, “GE Lunar iDAX system” (versión del programa de software informático: enCORE, versión 12.10.113), mediante uno modo de exploración de rastreo, el cual se realizó, de una forma automática, mediante el dispositivo de exploración en cuestión. Para la medición mediante absorciometría de rayos X de doble energía (DXA), todos los sujeto llevaban un bata hospitalaria, y a éstos se les había retirado la totalidad de los artefactos metálicos los cuales pudieran eventualmente llevar. La unidad informática de absorciometría de rayos X de doble energía (iDXA), se calibró diariamente, mediante la utilización un espectro de calibración del tipo “GE Lunar phantom”. La realización de la totalidad de las exploraciones de rastreo o escáners, se llevaron a cabo por parte de un operador experimentado y entrenado, siguiendo el manual de instrucciones para el operador, para el A total scan body scan was carried out in order to determine both the distribution of abdominal fat and the total body composition. Total scan body scans were carried out in a dual energy X-ray absorptiometry scanning system (DXE) equipped with a computer system, such as “GE Lunar iDAX system” (software version of the software : enCORE, version 12.10.113), by means of a scanning scan mode, which was performed, automatically, by the scanning device in question. For measurement by dual energy X-ray absorptiometry (DXA), all subjects wore a hospital gown, and all of the metal artifacts which they could eventually wear were removed. The dual energy X-ray absorptiometry computer unit (iDXA) was calibrated daily, using a "GE Lunar phantom" calibration spectrum. The realization of all the scanning explorations or scanners, were carried out by an experienced and trained operator, following the instruction manual for the operator, for the
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posicionamiento y la obtención de datos. Durante la consulta, de un transcurso de tiempo correspondiente a una duración de aproximadamente una hora, se procedió a llevar a cabo la totalidad de las exploraciones de rastreo corporal, dos veces, para cada sujeto, con reposicionamiento o recolocación, entre las exploraciones de rastreo. Las exploraciones de rastreo o escáners, se analizaron mediante el sistema de software informático enCORE (versión 12.00.207). Las regiones de interés (ROIs – [de sus iniciales en idioma inglés, correspondientes a Region of Interest] -), se determinaron de una forma automática, mediante el sistema de software informático enCORE (Auto ROI), para la región correspondiente a la totalidad del cuerpo, para la región de los brazos, para la región de las piernas, para la región del tronco, y para la región ginoide. Un operario experto en la realización de mediciones por absorciometría de rayos X de doble energía, procedió a la verificación y, así mismo, también, cuando fuere indicado, al roposicionamiento o recolocación de los emplazamientos de la regiones de interés (ROIs), (experto en ROI). De una forma adicional a la exploración de rastreo o escaneado asistida mediante sistema de software informático, se procedió a llevar a cabo mediciones de la cintura y de la cadera. positioning and data collection. During the consultation, for a period of time corresponding to a duration of approximately one hour, the entire body scan exams were carried out, twice, for each subject, with repositioning or repositioning, between the tracking scans . Scanning scans or scanners were analyzed using the enCORE computer software system (version 12.00.207). The regions of interest (ROIs - [of its initials in English, corresponding to Region of Interest] -), were determined automatically, using the computer software system enCORE (Auto ROI), for the region corresponding to the totality of the body, for the region of the arms, for the region of the legs, for the region of the trunk, and for the ginoid region. An expert operator in the realization of measurements by double energy X-ray absorptiometry, proceeded to the verification and, also, when indicated, to the ropositioning or relocation of the locations of the regions of interest (ROIs), (expert in ROI). In addition to scanning scanning or assisted scanning using a computer software system, waist and hip measurements were carried out.
Las mediciones de tomografía computerizada (CT), se llevaron a cabo en un dispositivo de exploración de rastreo o escáner mediante cromatografía computerizada con un multidetector de 64 cortes (VCT Lightspeed, GE Medical Systems, Milwaukee, USA). Los sujetos a ser sometidos a la exploración de rastreo, se colocaron en una posición tal, como para que éstos yacieran en una posición supina, con sus brazos arriba y su cabeza y piernas, elevadas mediante un cojín. Se requiere una exploración de rastreo individual (10 mm), del abdomen, en el nivel de las vértebras L4 – L5, y se procede al análisis del área de la sección transversal del tejido adiposo, expresada en centímetros cuadrados. Se procedió a la utilización de los siguientes parámetros para la obtención de datos: 12 kv, 100 – 200 mA, con una modulación de dosis en el eje z, y un campo de visión de 500 mm. Se procede a una reconstrucción de las imágenes transversales axiales, de 5 mm de espesor de corte o rebanada, mediante la utilización de un núcleo estándar. El proceso de cuantificación, utiliza un algoritmo semi-interactivo, comercialmente disponible en el mercado, para la segmentación de la grasas subcutánea e intraabdominal, en una estación de trabajo del tipo “Advantage Window Workstation” (GE Medical Systems). Computed tomography (CT) measurements were carried out in a scanning device or scanner using computerized chromatography with a 64-slice multidetector (VCT Lightspeed, GE Medical Systems, Milwaukee, USA). The subjects to be subjected to the exploration scan were placed in such a position, so that they lay in a supine position, with their arms up and their head and legs, raised by a cushion. An individual (10 mm) scan of the abdomen is required, at the level of the L4-L5 vertebrae, and the area of the cross-sectional area of adipose tissue, expressed in square centimeters, is analyzed. The following parameters were used to obtain data: 12 kv, 100 - 200 mA, with a dose modulation on the z axis, and a 500 mm field of view. A reconstruction of the axial transverse images, of 5 mm thickness of cut or slice, is carried out, using a standard core. The quantification process uses a semi-interactive algorithm, commercially available in the market, for the segmentation of subcutaneous and intra-abdominal fat, in a workstation of the “Advantage Window Workstation” (GE Medical Systems) type.
Química clínica Clinical Chemistry
Se procedió a determinar los valores correspondientes al plasma total, al colesterol de alta densidad (HDL) y al colesterol de baja densidad (LDL), a los triglicéridos, a los uratos, a la creatinina, a las concentraciones de sodio y de potasio, a la alanina aminotransferasa (ALAT), a la aspartato aminotransferasa (ASAT)=, a la gammaglutamiltranspeptidasa (GGT), y a la presión arterial media (MAP), mediante a la utilización de métodos de laboratorio de rutina. El estatus de la resistencia a la insulina, se evaluó como un modelo de evaluación de la homeostasis de la resistencia a la insulina (HOMA -IR), correspondientemente en concordancia con la fórmula anteriormente descrita, arriba (Mathews et al., 1985): insulina (µU/ml) x glucoa (µMol/l) / 22,5. The values corresponding to total plasma, high density cholesterol (HDL) and low density cholesterol (LDL), triglycerides, urates, creatinine, sodium and potassium concentrations were determined, to alanine aminotransferase (ALAT), to aspartate aminotransferase (ASAT) =, to gamma-glutamyltranspeptidase (GGT), and to mean arterial pressure (MAP), through the use of routine laboratory methods. The status of insulin resistance was evaluated as a model for the evaluation of insulin resistance homeostasis (HOMA -IR), correspondingly in accordance with the formula described above, (Mathews et al., 1985): insulin (µU / ml) x glucoa (µMol / l) / 22.5.
Preparación de las muestras y análisis de espectroscopia de 1H-NMR Sample preparation and 1H-NMR spectroscopy analysis
Se procedió a introducir muestras de plasma de sangre con heparina (400 µl), en tubos de NMR de 5 mm, con 200 µl de una solución de tampón fosfato deuterizada (KH2PO4 con una concentración final de 0,2 M). Como substancia de bloqueo, se procedió a utilizar el deuterio. Los perfiles metabólicos, se midieron en un espectrómetro de 660 MHz, del tipo “Bruker Avance III 600 MHz spectrometer”, equipado con una sonda criogénica inversa, de 5 mm, a 300 K (Bruker Biospin, Rheinstetten, Alemania). Se obtuvo, para cada muestra de plasma, la secuencia de impulsos unidimensionales de 1H-NMR estándar, con supresión de agua (RD=4s), la secuencia de eco de espín, Carr-PurcellMeiboom-Gill (CPMG), con supresión de agua (RD=4s), y la secuencia editada por difusión (RD=4s). Para cada experimento unidimensional, se procedió a recopilar 32 exploraciones de rastreo o escáners, mediante la utilización de 98 K puntos de datos. Los espectros de 1H-NMR, se procesaron mediante la utilización de un paquete de software informático del tipo TOPSPIN (versión 2.1, Bruker, Alemania), previamente a la transformación de Fourier. Los espectros de NMR obtenidos, se ajustaron manualmente en cuanto a lo referente a la fase, y se corrigieron con respecto a los datos de base de referencia, y se reverenciaron al cambio químico del protón anomérico de la αglucosa, en δ 5,2396, para el espectro de plasma. La asignación de las resonancias de 1H-NMR, a los metabolitos específicos, se llevó a cabo mediante el emparejamiento de ajuste en nuestra base de datos de NMR, desarrollada en nuestra casa, de los compuestos puros, mediante la utilización de los datos existentes en la literatura especializada (véase, a dicho efecto, Fan, T. W. (1996) Progress in Nuclear Magnetic Resonance Spectroscopy, -Progreso en la espectroscopia de resonancia magnético nuclear -, 28, 161 -219; Nicholson, J. K., et al. (1995) Anal. Chem. 67, 793 -811). La identificación de los metabolitos, se confirmó mediante las técnicas de NMR, consistentes en la espectroscopia de correlación 2 D de 1H-1H (2D 1H-1H correlation SpectroscopY (COSY) (Hurd, R. E. (1990) J. Magn. Reson. 87, 422 -428), Espectroscopia de correlación total 1H-1H (1H-1H TOtal Correlation Spectroscopy) (TOCSY) (Bax, A. & Davis (1985) J. Magn. Reson. 65, 355 -360) y Correlación cuántica heteronuclear individual 1H13C (1H-13C Heteronuclear Single Quantum Correlation (HSQC) (Bodenhausen, G. & Ruben (1980) Chemical Physics Letters 69, 185 -189). Blood plasma samples with heparin (400 µl) were introduced into 5 mm NMR tubes with 200 µl of a deuterized phosphate buffer solution (KH2PO4 with a final concentration of 0.2 M). As a blocking substance, deuterium was used. The metabolic profiles were measured on a 660 MHz spectrometer, of the "Bruker Advance III 600 MHz spectrometer" type, equipped with a reverse cryogenic probe, 5 mm, at 300 K (Bruker Biospin, Rheinstetten, Germany). For each plasma sample, the standard 1H-NMR pulse sequence with water suppression (RD = 4s), spin echo sequence, Carr-PurcellMeiboom-Gill (CPMG), with water suppression was obtained (RD = 4s), and the sequence edited by broadcast (RD = 4s). For each one-dimensional experiment, 32 tracking scans or scanners were collected, using 98 K data points. The 1H-NMR spectra were processed using a TOPSPIN software package (version 2.1, Bruker, Germany), prior to Fourier transformation. The NMR spectra obtained were manually adjusted as regards the phase, and corrected with respect to the baseline data, and revered to the chemical change of the anomeric proton of αglucose, at δ 5.2396, for the plasma spectrum. The assignment of the 1H-NMR resonances, to specific metabolites, was carried out by means of the adjustment matching in our NMR database, developed in our home, of the pure compounds, by using the existing data in specialized literature (see, for that purpose, Fan, TW (1996) Progress in Nuclear Magnetic Resonance Spectroscopy, -Progress in nuclear magnetic resonance spectroscopy -, 28, 161-219; Nicholson, JK, et al. (1995) Anal. Chem. 67, 793-811). The identification of the metabolites was confirmed by NMR techniques, consisting of 2 D correlation spectroscopy of 1H-1H (2D 1H-1H correlation SpectroscopY (COZY) (Hurd, RE (1990) J. Magn. Reson. 87 , 422-428), Total correlation spectroscopy 1H-1H (1H-1H TOtal Correlation Spectroscopy) (TOCSY) (Bax, A. & Davis (1985) J. Magn. Reson. 65, 355-360) and heteronuclear quantum correlation 1H13C (1H-13C Heteronuclear Single Quantum Correlation (HSQC) (Bodenhausen, G. & Ruben (1980) Chemical Physics Letters 69, 185-189).
Preparación de las muestras, para un equipo de análisis, a modo de kit, del tipo “Biocrates Life Sciences Absolute IDQTM kit analysis” Sample preparation, for a kit, as a kit, of the type "Biocrates Life Sciences Absolute IDQTM kit analysis"
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Se procedió a utilizar el equipo de análisis, a modo de kit, del tipo “Biocrates Life Sciences Absolute IDQTM kit analysis”, para las muestras de plasma en EDTA, tal y como se ha publicado, con anterioridad (véase, a dicho efecto (Römisch-Margl, W., C. Prehn, R. Bogumil, C. Röhring, K. Suhre, J. Adamski, Procedure for tissue sample preparation and metabolite extraction for high-throughput targeted metabonomics, -Procedimiento para la preparación de muestras de tejido y para la extracción de metabolitos, para metabonómica de alto rendimiento, objetivizada como diana -. Metabonomics, 2011. Online First [publicacion primera en online). La preparación de las placas de pozos, y la aplicación y la extracción, se llevaron a cabo en concordancia con las instrucciones del fabricante. Se procedió a cargar un volumen final de 10 µl de plasma, en la placa, provista de 96 pozos, los cuales contenían los patrones estándar isotópicamente marcados. La cromatografía líquida, se llevó a cabo en un sistema de cromatografía líquida a presión ultra alta del tipo “Dionex Ultimate 3000 ultra high pressure liquid chromatography (UHPLC) system” (Dionex AG, Olten, Suiza), acoplado a un espectrómetro de masas del tipo “3200 Q TRAP mass spectrometer” (AB Sciex; Foster City, CA, USA), equipado con una fuente de ionización del tipo “TurboV ion source”, que operaba en un modo de ionización por electroproyección (ESI – de sus siglas en idioma inglés, correspondientes a electrospray ionization -). Los extractos de muestras (20 µl), se inyectaron dos veces (en los modos de ESI positiva y negativa), mediante la utilización de un gradiente de caudal de flujo de 0 – 2,4 minutos: 30 µl / minuto, 2,4 – 2, 8 minutos: 200 ml / minuto, 2,9 -3 minutos: 30 ml / minuto. Los parámetros de MS se ajustaron a los siguientes valores: temperatura de desolvatación (TEM): 200 °C, alto voltaje: -4500 V (ESI -), (ESI -), 5500 V (ESI +), gases de cortina (CUR) y nebulizador (GS1 y GS2): nitrógeno; 20, 40, y 50 psi; respectivamente, presión de gas de la colisión de nitrógeno: 5 mTorr. La obtención de MS/MS, se llevó a cabo en un modo de seguimiento de control programado de la reacción (SRM), con valores potenciales optimizados de desagrupación, para los s163 metabolitos sometidos a exploración de rastreo en este ensayo de escaneado. Se procedió a importar los archivos de datos en bruto, (sistema informático de análisis del tipo “Analist software, versión 1.5.1; AB Sciex, Foster City, CA, USA), introduciéndolos en el sistema informático de análisis del tipo “analysis software MetIQ”, para calcular las concentraciones de los metabolitos. La lista de todos metabolitos detectables, se encuentra comercialmente disponible en el mercado, de procedencia de la firma Biocrates Life Sciences, Austria (http://biocrates.com). The kit was used, as a kit, of the type "Biocrates Life Sciences Absolute IDQTM kit analysis", for plasma samples in EDTA, as previously published (see, for that purpose ( Römisch-Margl, W., C. Prehn, R. Bogumil, C. Röhring, K. Suhre, J. Adamski, Procedure for tissue sample preparation and metabolite extraction for high-throughput targeted metabonomics, -Procedure for sample preparation tissue and for the extraction of metabolites, for high-performance metabonomics, objectified as target - Metabonomics, 2011. Online First [first online publication) Well plate preparation, and application and extraction, were carried out carried out in accordance with the manufacturer's instructions. A final volume of 10 µl of plasma was loaded onto the plate, provided with 96 wells, which contained the standard isotopically marked standards. developed in an ultra high pressure liquid chromatography system of the type "Dionex Ultimate 3000 ultra high pressure liquid chromatography (UHPLC) system" (Dionex AG, Olten, Switzerland), coupled to a mass spectrometer of the type "3200 Q TRAP mass spectrometer ”(AB Sciex; Foster City, CA, USA), equipped with an ionization source of the type "TurboV ion source", which operated in an electroprojection ionization mode (ESI), corresponding to electrospray ionization -). The sample extracts (20 µl) were injected twice (in the positive and negative ESI modes), using a flow rate gradient of 0 - 2.4 minutes: 30 µl / minute, 2.4 - 2, 8 minutes: 200 ml / minute, 2.9 -3 minutes: 30 ml / minute. The MS parameters were adjusted to the following values: desolvation temperature (TEM): 200 ° C, high voltage: -4500 V (ESI -), (ESI -), 5500 V (ESI +), curtain gases (CUR ) and nebulizer (GS1 and GS2): nitrogen; 20, 40, and 50 psi; respectively, gas pressure from the nitrogen collision: 5 mTorr. The obtaining of MS / MS was carried out in a mode of programmed programmed control of the reaction (SRM), with optimized potential ungrouping values, for the s163 metabolites subjected to screening exploration in this scanning test. The raw data files were imported (analysis software system of the type "Analyst software, version 1.5.1; AB Sciex, Foster City, CA, USA), introducing them into the analysis software system of the type" analysis software MetIQ ”, to calculate the metabolite concentrations. The list of all detectable metabolites is commercially available on the market, from Biocrates Life Sciences, Austria (http://biocrates.com).
Análisis de datos multivariantes Multivariate data analysis
Se procedió a convertir el espectro de NMR en el plasma, en puntos de datos de 22K, en el rango de δ 0,2 – 10,0, atizando un método de rutina de MATLAB, excluyendo la señal residual de agua, entre δ 54,68 – 5,10. Las intensidades de los cambios químicos, se normalizaron a la suma de todas las intensidades, dentro del rango especificado, previamente al análisis quimiométrico. Los análisis quimiométricos, se llevaron a cabo mediante la utilización de un paquete de software informático del tipo “software package SIMCA-P+” (versión 12.0.1, Umetrics AB, Umea, Suecia), y métodos de rutina de desarrollo propio, del tipo MATLAB (The MathWorks Inc., Natick, MA, USA). Con objeto de detectar la presencia de similitudes entre los perfiles metabólicos, se utilizaron los siguientes métodos de análisis: Principal Component Analysis (PCA), -Análisis de los componentes principales-, (Wold, S., et al. (1987) Chemom. Intell. Lab. Syst. 2, 37 -52), Projection to Latent Structures (PLS)-, Proyección a las estructuras implicitas -, (Wold, S., et al. (1987) PLS Meeting, Frankfurt), y Orthogonal Projection to Latent Structures (O-PLS) -, Proyección orthogonal a las estructuras implícitas -, (Trygg, J. & Wold (2003) J. Chemom. 17, 53 -64). Con objeto de proceder a la evaluación del modelo, se utilizó un procedimiento de validación por septuplicado (es decir, de una repetición de siete veces) (véase, a dicho efecto, (Cloarec, 0., et al. (2005) Anal. Chem. 77, 517-526). La precisión de la clasificación del modelo O–PSL–DA, se estableció a partir de las muestras previstas, en el ciclo de validación cruzada, por septuplicado. The NMR spectrum in the plasma was converted to 22K data points in the range of δ 0.2-10.0, using a routine MATLAB method, excluding the residual water signal, between δ 54 , 68-5.10. The intensities of the chemical changes were normalized to the sum of all intensities, within the specified range, prior to the chemometric analysis. Chemometric analyzes were carried out through the use of a software package of the type "software package SIMCA-P +" (version 12.0.1, Umetrics AB, Umea, Sweden), and routine methods of own development, of the type MATLAB (The MathWorks Inc., Natick, MA, USA). In order to detect the presence of similarities between metabolic profiles, the following analysis methods were used: Principal Component Analysis (PCA), -Analysis of the principal components-, (Wold, S., et al. (1987) Chemom. Intell. Lab. Syst. 2, 37 -52), Projection to Latent Structures (PLS) -, Projection to implicit structures -, (Wold, S., et al. (1987) PLS Meeting, Frankfurt), and Orthogonal Projection to Latent Structures (O-PLS) -, Orthogonal projection to implicit structures -, (Trygg, J. & Wold (2003) J. Chemom. 17, 53-64). In order to proceed with the evaluation of the model, a septuplicate validation procedure (that is, a seven-fold repetition) was used (see, for that purpose, (Cloarec, 0., et al. (2005) Anal. Chem. 77, 517-526) The accuracy of the classification of the O-PSL-DA model was established from the planned samples, in the cross-validation cycle, per septuplicate.
Los datos de MS objetivizados como diana, se analizaron mediante el método de análisis de bosques aleatorios mediante la utilización de un paquete del tipo ’randomForest’ (A. Liaw y M. Wiener (2002). Classification and Regression by randomForest, -Clasificación y regresión mediante el método de los bosques aleatorios -. R News 2(3), 18 -22). Running in the R environment -, Gestión en el entorno de R -, (R Development Core Team (2011). R: A language and environment for statistical computing, -Un lenguaje y entorno para la computación estadística. R Foundation for Statistical Computing, -Fundación R para la computación estadística, Viena, Austria. ISBN 3-90005107-0, URL http://www.R-project.org/.). Se procedió a llevar a cabo, así mismo, también, test de ensayo de univariantes de significancia o trascendencia, en R, para la confirmación, The DM data objectified as a target were analyzed using the random forest analysis method by using a 'randomForest' type package (A. Liaw and M. Wiener (2002). Classification and Regression by randomForest, -Classification and regression using the random forest method - R News 2 (3), 18-22). Running in the R environment -, Management in the R - environment, (R Development Core Team (2011). R: A language and environment for statistical computing, -A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing, -R Foundation for statistical computing, Vienna, Austria ISBN 3-90005107-0, URL http://www.R-project.org/.). It was also carried out also test of univariant significance or significance test, in R, for confirmation,
Debido a la distribución no normal de la adiposidad visceral, se procedió a emplear los siguientes parámetros, para la realización de los análisis metabolómicos subsiguientes: valor de transformación logarítmica del contenido de grasa visceral, del factor de relación o cociente de la grasa intraperitoneal / subcutánea (ratio 1), o del factor de relación de la grasa intraperitoneal / subcutánea (ratio 2). Due to the non-normal distribution of visceral adiposity, the following parameters were used to perform subsequent metabolomic analyzes: logarithmic transformation value of visceral fat content, of the ratio factor or ratio of intraperitoneal / subcutaneous fat (ratio 1), or the intraperitoneal / subcutaneous fat ratio factor (ratio 2).
Las características antropométricas y bioquímicas del cohorte, se muestran en la Tabla 1, de conformidad con la estratificación en cuatro cuartiles (Q1-4, n = 10) en base al valor de log10 de factor de relación o cociente de la grasa intraperitoneal / abdominal (ratio 2), medido mediante la utilización de métodos de CT. La glucosa en ayunas (p < 0,10) y la insulina en ayunas (p < 0,05), así como el valor de HOMA-IR en ayunas (p < 0.05), eran mayores, e los sujetos con la adiposidad visceral más alta (Q4), en comparación con (Q1). Los valores de la transformación logarítmica del factor de relación o cociente (ratio) de la grasa intraperitoneal / subcutánea, o del factor de relación o cociente (ratio) de la grasa intraperitoneal / abdominal, son los valores los cuales se utilizaron, de una forma The anthropometric and biochemical characteristics of the cohort are shown in Table 1, in accordance with the stratification in four quartiles (Q1-4, n = 10) based on the log10 value of ratio factor or ratio of intraperitoneal / abdominal fat (ratio 2), measured by the use of CT methods. Fasting glucose (p <0.10) and fasting insulin (p <0.05), as well as the fasting HOMA-IR value (p <0.05), were higher, and subjects with visceral adiposity higher (Q4), compared to (Q1). The values of the logarithmic transformation of the ratio factor or ratio (ratio) of intraperitoneal / subcutaneous fat, or the ratio factor or ratio (ratio) of intraperitoneal / abdominal fat, are the values which were used, in a way
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15 fifteen
20 twenty
25 25
30 30
35 35
40 40
45 Four. Five
50 fifty
preferencial, con objeto de proceder a estratificar los sujetos, en concordancia con su adiposidad visceral, ya que, estos parámetros, mostraron ser independientes con respecto a al índice de masa corporal (BMI), la cintura, la cadera, la alanina aminotransferasa (ALAT), la presión sanguínea arterial media MAP, y los índices calorimétricos, lo cual no era el caso para los valores de transformación logarítmica de volumen de grasa interperitoneal. De una forma de digno interés, en este cohorte, los valores de colesterol HDL y de colesterol HDL y el colesterol total, no eran estadísticamente diferentes entre los grupos. preferential, in order to proceed to stratify the subjects, in accordance with their visceral adiposity, since, these parameters, were shown to be independent with respect to body mass index (BMI), waist, hip, alanine aminotransferase (ALAT ), MAP mean arterial blood pressure, and calorimetric indices, which was not the case for logarithmic transformation values of interperitoneal fat volume. In a way of worthy interest, in this cohort, the values of HDL cholesterol and HDL cholesterol and total cholesterol were not statistically different between the groups.
Con objeto de identificar las signaturas fenotípicas de la deposición de la grasa visceral, se procedió a analizar las muestras de plasma, mediante la utilización de 1H-NMR, y de un método metabólico de LC-MS(MS, con especificación de objetivos. Los análisis en cuestión, se llevaron a cabo en las muestras de plasma en ayunas. Los análisis de OPLS (Proyección ortogonal a las estructuras implícitas) de las muestras recogidas, mostraban algunas asociaciones sutiles pero significativas, entre los lípidos del plosma sanguíneo, y la deposición de grasa visceral (R2X: 0,29; R2Y: 0,68; Q2Y: 0,32). Se procedió así mismo, también, a emplear el análisis de bosques aleatorios, con objeto de confirmar la asociación estadística existente entre los lípidos específicos del plasma y el estatus de la grasa visceral (véase, a dicho efecto, la Figura 1), la cual sugería una remodelación de los lípidos específicos del plasma, marcada mediante los cambios en los modelos patrón de los glicerofosfolípicos y de la saturación de los ácidos grasos. In order to identify the phenotypic signatures of visceral fat deposition, the plasma samples were analyzed, using 1H-NMR, and a metabolic method of LC-MS (MS, with specification of objectives. analysis in question, were carried out in fasting plasma samples OPLS (Orthogonal projection to implicit structures) analyzes of the collected samples, showed some subtle but significant associations, between blood plosma lipids, and deposition of visceral fat (R2X: 0.29; R2Y: 0.68; Q2Y: 0.32). Likewise, the random forest analysis was also used to confirm the statistical association between specific lipids. of plasma and visceral fat status (see, for that purpose, Figure 1), which suggested a remodeling of specific plasma lipids, marked by changes in the standard models of glycerophospholipids and saturation of fatty acids.
Así, por lo tanto, se procedió a utilizar una matabonómica de LC-MS/MS, con objetivos específicos, para proporcionar una información estructural y mediciones cuantitativas de 163 metabolitos, incluyendo a los aminoácidos, a los azúcares, a las acil-carnitinas, a los esfingolípidos, y a los glicerofosfolípidos. Mediante la utilización del análisis de OPLS, fue posible el determinar una signatura metabólica para la adiposidad de la grasas visceral (R2X: 0,29; R2Y: 0,68; Q2Y: 0,32). Thus, an LC-MS / MS matabonomics, with specific objectives, was used to provide structural information and quantitative measurements of 163 metabolites, including amino acids, sugars, acyl carnitines, to sphingolipids, and glycerophospholipids. By using the OPLS analysis, it was possible to determine a metabolic signature for the adiposity of visceral fats (R2X: 0.29; R2Y: 0.68; Q2Y: 0.32).
Con objeto de proceder a seleccionar los marcadores más vigorosos, se utilizó el método de la precisión en el decrecimiento medio %, de los datos fuera de banda (“out of bag”), como una característica importante de la variable. Así, de este modo, ha sido posible determinar las variables las cuales discriminan de la mejor forma a los sujetos, en concordancia con sus estatus de grasa visceral (Q1 versus Q4). Ambos, los Q1 y Q4, se evaluaron mediante la utilización de sendos valores de la trasformación logarítmica del volumen de la grasa intraperitoneal correspondientes al ratio 1 (factor de relación o cociente de la grasa intraperitoneal / subcutánea o al ratio 2 (factor de relación de la grasa intraperitoneal / subcutánea (ratio 2). La simulación, se utilizó así mismo, también, para evaluar las variaciones metabólicas interdiarias, mediante la consideración de cada visita, de una forma separada (datos no mostrados). Finalmente, se retuvieron 26 metabolitos, como siendo de importancia, para clasificar a los sujetos en concordancia con su adiposidad de grasa visceral (véanse, a dicho efecto, las figuras 2, 3 – 1, 3 – 2, 3 – 3). La adiposidad visceral, se asoció con las concentraciones incrementantes de los aminoácidos circulantes, incluyendo a la glutamina, a la leucina / isoleucina, a la fenilalanina, y a la tirosina. Estos modelos patrón, se asociaron con altas concentraciones de acilcarnitinas, incluyendo a la palmitoilcarnitina (C16), a la caproilcarnitina (C10), a la octenoilcarnitina (C8:1), y a la lisofosfatidilcolina LPC 24:0, y a los diacilfosfolípidos, incluyendo a las PC 30:0, PC 34:4. De una forma adicional, se marcó, mediante un agotamiento de los éteres de acilo consistentes en los PC-O 36:3, PC-O 40:3, PCO 40:4, PC-O 40:6, PC-O 42:2, PC-O 42:3, PC-O 42:4, PC-O 44:3, PC-O 44:4, PC-O 44:6, y dos diacilfosfocolinas (PC 42:0 y PC 42:2). Con objeto de evaluar la capacidad discriminatoria de cada componente de la signatura, se procedió a llevar a cabo tests de ensayo de la suma de rangos de (Wilcoxon Rank sum tests”), entre los grupos de adiposidad de grasa visceral (la totalidad de los metabolitos, se encuentran listados en la Tabla 2, en concordancia con el descriptor sometido a test de ensayo, a saber, el valor logarítmico decimal (log10) del ratio 2). In order to proceed to select the most vigorous markers, the precision method in the average decrease% of out-of-band data was used as an important characteristic of the variable. Thus, it has been possible to determine the variables which discriminate the subjects in the best way, in accordance with their visceral fat status (Q1 versus Q4). Both, Q1 and Q4, were evaluated by using two values of the logarithmic transformation of intraperitoneal fat volume corresponding to ratio 1 (ratio factor or ratio of intraperitoneal / subcutaneous fat or ratio 2 (ratio factor of intraperitoneal / subcutaneous fat (ratio 2) The simulation was also used to evaluate interdiarial metabolic variations, by considering each visit, in a separate way (data not shown) Finally, 26 metabolites were retained , as being of importance, to classify the subjects according to their visceral fat adiposity (see, for that purpose, figures 2, 3 - 1, 3 - 2, 3 - 3). Visceral adiposity was associated with increasing concentrations of circulating amino acids, including glutamine, leucine / isoleucine, phenylalanine, and tyrosine.These standard models were associated with discharges with acylcarnitine levels, including palmitoylcarnitine (C16), caproylcarnitine (C10), octenoylcarnitine (C8: 1), and lysophosphatidylcholine LPC 24: 0, and diacylphospholipids, including PC 30: 0, PC 34 :4. Additionally, it was marked, by depletion of acyl ethers consisting of PC-O 36: 3, PC-O 40: 3, PCO 40: 4, PC-O 40: 6, PC-O 42: 2, PC-O 42: 3, PC-O 42: 4, PC-O 44: 3, PC-O 44: 4, PC-O 44: 6, and two diacylphosphocholines (PC 42: 0 and PC 42: 2 ). In order to evaluate the discriminatory capacity of each component of the signature, we proceeded to carry out test tests of the sum of ranks of (Wilcoxon Rank sum tests ”), among the adiposity groups of visceral fat (all of the metabolites, are listed in Table 2, in accordance with the descriptor under test test, namely the logarithmic decimal value (log10) of the ratio 2).
La figura 2, recopila los biomarcadores seleccionados, conjuntamente con su peso, en la clasificación de la adiposidad visceral, mediante el valor logarítmico decimal (log10) del contendido de grasa visceral, valor logarítmico decimal (log10) del ratio 1 ó el valor logarítmico decimal (log10) del ratio 2. Estos marcadores, mostraban una sensibilidad y una especificidad de 0,90, para la grasa visceral, en el modo de validación cruzada (Sencv, Specv). Figure 2, compiles the selected biomarkers, together with their weight, in the classification of visceral adiposity, using the logarithmic decimal value (log10) of the visceral fat content, logarithmic decimal value (log10) of the ratio 1 or the logarithmic decimal value (log10) of the ratio 2. These markers, showed a sensitivity and a specificity of 0.90, for visceral fat, in the cross-validation mode (Sencv, Specv).
Tabla 1 Table 1
- Factor Factor
- Primer quartil Q1 Segundo quartil Q2 Tercer quartil Q3 Cuarto quartil Q4 Valores de P del test de Mann-Whitney (Q1-Q4) First quarter Q1 Second Quarter Q2 Third quarter Q3 Quarter Q4 P values of the Mann-Whitney test (Q1-Q4)
- Edad, años BMI, Kg / m2 Ratio log10grasa inter-peritoneal /abdominal Cintura, cm Cadera, cm Ratio cintura / Age, years BMI, Kg / m2 Log10 ratio inter-peritoneal / abdominal fat Waist, cm Hip, cm Waist ratio /
- 33,9 ± 4.89 34,1 ± 3,27 -0,70 ± 0,05 122 ± 5.47 97,28 ± 8,28 0,80 ± 0,07 140,40 ± 1,35 32,80 ± 3,58 36,34 ± 3,62 0,61 ± 0,02 128 ± 7,48 103,39 ± 8,7 0,81 ± 0,06 140,80 ± 1,32 38,00 ± 4,42 37,00 ± 2,95 0,52 ± 0,02 127,34 ± 6,29 108.72 ± 11.71 0,85 ± 0,07 141,50 ± 1,58 37,60 ± 5.82 34,59 ± 4.42 0,40 ± 0,06 122,28 ± 9,65 104,73 ± 13,84 0,84 ± 0,09 139,9 ± 1,10 0,13897 0,93969 1,25506E-09 0,56498 0,45838 0,35104 0,32 894 33.9 ± 4.89 34.1 ± 3.27 -0.70 ± 0.05 122 ± 5.47 97.28 ± 8.28 0.80 ± 0.07 140.40 ± 1.35 32.80 ± 3.58 36.34 ± 3.62 0.61 ± 0.02 128 ± 7.48 103.39 ± 8.7 0.81 ± 0.06 140.80 ± 1.32 38.00 ± 4.42 37.00 ± 2.95 0.52 ± 0.02 127.34 ± 6.29 108.72 ± 11.71 0.85 ± 0.07 141.50 ± 1.58 37.60 ± 5.82 34.59 ± 4.42 0.40 ± 0.06 122.28 ± 9.65 104.73 ± 13.84 0.84 ± 0.09 139.9 ± 1.10 0.139797 0.93969 1.25506E-09 0.56498 0.45838 0.35104 0.32 894
- cadera Na, mmol / l Ka, mmol / l hip Na, mmol / l Ka, mmol / l
- 4,05 ± 0,18 4,10 ± 0,18 3,99 ± 0,25 4,04 ± 0,18 0,87656 4.05 ± 0.18 4.10 ± 0.18 3.99 ± 0.25 4.04 ± 0.18 0.87656
Tabla 1 (continuación) Table 1 (continued)
- Factor Factor
- Primer quartil Q1 Segundo quartil Q2 Tercer quartil Q3 Cuarto quartil Q4 Valores de P del test de Mann-Whitney (Q1-Q4) First quarter Q1 Second Quarter Q2 Third quarter Q3 Quarter Q4 P values of the Mann-Whitney test (Q1-Q4)
- Glucosa, mmol Glucose, mmol
- 4,95 ± 0,35 5,17 ± 0,52 5,41 ± 0,49 5,37 ± 0,5 0,05716 4.95 ± 0.35 5.17 ± 0.52 5.41 ± 0.49 5.37 ± 0.5 0.05716
- / l / l
- 65,60 ± 9,45 65,2 ± 11,2 64,78 ± 9,28 70,3 ± 6,53 0,2563 65.60 ± 9.45 65.2 ± 11.2 64.78 ± 9.28 70.3 ± 6.53 0.2563
- Creatinina, Creatinine,
- 5,52 ± 1,01 5,58 ± 0,85 5.31 ± 0,68 5,48 ± 0,97 0,90965 5.52 ± 1.01 5.58 ± 0.85 5.31 ± 0.68 5.48 ± 0.97 0.90965
- mmol/ l mmol / l
- 1,54 ± 0,43 1,32 ± 0,29 1,38 ± 0,25 1,32 ± 0,24 0,18104 1.54 ± 0.43 1.32 ± 0.29 1.38 ± 0.25 1.32 ± 0.24 0.18104
- Colesterol, Cholesterol,
- 3,77 ± 1,07 4,42 ± 1,22 3,99 ± 0,97 4,24 ± 0,95 0,28901 3.77 ± 1.07 4.42 ± 1.22 3.99 ± 0.97 4.24 ± 0.95 0.28901
- mmol/l mmol / l
- 3,50, 0,97 3,56 ± 0,88 3,34 ± 0,61 3,47 ± 0,79 1 3.50, 0.97 3.56 ± 0.88 3.34 ± 0.61 3.47 ± 0.79 one
- HDL mmol / l HDL mmol / l
- 1,04 ± 0,43 2,25 ± 2,1 1,28 ± 0,45 1, 52 ± 0,57 0,09354 1.04 ± 0.43 2.25 ± 2.1 1.28 ± 0.45 1, 52 ± 0.57 0.09354
- Ratio HDL / HDL Ratio /
- 275,20 ± 41,93 363,22 ± 71,45 303,40 ± 75,28 285,00 ± 31,70 0,35268 275.20 ± 41.93 363.22 ± 71.45 303.40 ± 75.28 285.00 ± 31.70 0.35268
- colest. cholest
- 21,40 ± 3,24 21,4 ± 4,48 24.00 ± 6,94 24,50 ± 6,7 0,40157 21.40 ± 3.24 21.4 ± 4.48 24.00 ± 6.94 24.50 ± 6.7 0.40157
- LDL, mmol / l LDL, mmol / l
- 18,40 ± 6,11 19,20 ± 5,07 23,50 ± 8,34 27,10 ± 13,28 0,13971 18.40 ± 6.11 19.20 ± 5.07 23.50 ± 8.34 27.10 ± 13.28 0.13971
- TG, mmol / l TG, mmol / l
- 0,86 ± 0,25 0,91 ± 0,21 0,99 ± 0,3 1,08 ± 0,34 0,12066 0.86 ± 0.25 0.91 ± 0.21 0.99 ± 0.3 1.08 ± 0.34 0,12066
- Uratos, µmol / l Uratos, µmol / l
- 57,80 ± 18,6 71,10 ± 19,75 62,40 ± 20,97 57,80 ± 14,15 0,8796 57.80 ± 18.6 71.10 ± 19.75 62.40 ± 20.97 57.80 ± 14.15 0.8796
- ASAT, U / l ASAT, U / l
- 20,00 ± 11,86 17,50 ± 6,88 21,10 ± 4,84 25,44 ± 11,26 0,19122 20.00 ± 11.86 17.50 ± 6.88 21.10 ± 4.84 25.44 ± 11.26 0.19122
- ALAT, U / l ALAT, U / l
- 1357,00 ± 1434,00 ± 1469,00 ± 1433,00 ± 0,36362 1357.00 ± 1434.00 ± 1469.00 ± 1433.00 ± 0.36362
- Ratio ALAT/ ALAT Ratio /
- 191,78 142,61 152,49 210,82 191.78 142.61 152.49 210.82
- ASAT ASAT
- 13,60 ± 9,21 22,12 ± 6,32 24,36 ± 7,22 25,44 ± 4.62 0,01468 13.60 ± 9.21 22.12 ± 6.32 24.36 ± 7.22 25.44 ± 4.62 0,01468
- MAP, mm Hg MAP, mm Hg
- 4,24 ± 2,02 4,95 ± 1,49 6,06 ± 1,87 6,12 ± 1,23 0,01149 4.24 ± 2.02 4.95 ± 1.49 6.06 ± 1.87 6.12 ± 1.23 0.01149
- GGT, U / l GGT, U / l
- 544,50 ± 580,60 ± 301,38 596,20 ± 185,79 585,10 ± 188,62 0,66426 544.50 ± 580.60 ± 301.38 596.20 ± 185.79 585.10 ± 188.62 0.66426
- Calorimetría, kcal / 24 horas Insulina HOMA – IR NEFAs µmol / l Calorimetry, kcal / 24 hours Insulin HOMA - IR NEFAs µmol / l
- 201,51 201.51
Tabla 2 Table 2
- Metabolito Metabolite
- Primer quartil Q1 Segundo quartil Q2 Tercer quartil Q3 Cuarto quartil Q4 Valores de P del test de Mann-Whitney (Q1-Q4) First quarter Q1 Second Quarter Q2 Third quarter Q3 Quarter Q4 P values of the Mann-Whitney test (Q1-Q4)
- Glutamina, µmol Glutamine, µmol
- 615,56 ± 748 ± 193,49 792,1 ± 260,61 714 ± 94,02 0,02468 615.56 ± 748 ± 193.49 792.1 ± 260.61 714 ± 94.02 0,02468
- / l / l
- 107,95 107.95
- 61,97 ± 11,02 61.97 ± 11.02
- 80,54 ± 22,21 75,91 ± 21,83 80,99 ± 24,69 0,05347 80.54 ± 22.21 75.91 ± 21.83 80.99 ± 24.69 0.05347
- Tirosina, µmol / l Tyrosine, µmol / l
- 0,22 ± 0,1 0,2 ± 0,09 0,14 ± 0,06 0,3 ± 0,19 0,40018 0.22 ± 0.1 0.2 ± 0.09 0.14 ± 0.06 0.3 ± 0.19 0.40018
- Caproilcarnitina, Caproylcarnitine,
- µmol / l µmol / l
- 0,07 ± 0,02 0,07 ± 0,03 0,07 ± 0,03 0,1 ± 0,04 0,12065 0.07 ± 0.02 0.07 ± 0.03 0.07 ± 0.03 0.1 ± 0.04 0,12065
- Palmitoilcarnitina Palmitoylcarnitine
- µmol / l µmol / l
- 0,04 ± 0,02 0,05 ± 0,02 0,05 ± 0,04 0,05 ± 0,02 0,25258 0.04 ± 0.02 0.05 ± 0.02 0.05 ± 0.04 0.05 ± 0.02 0.25258
- Octenoilcarnitina Octenoylcarnitine
- µmol / l µmol / l
- 0,36 ± 0,25 0,51 ± 0,24 0,52 ± 0,36 0,46 ± 0,31 0,21613 0.36 ± 0.25 0.51 ± 0.24 0.52 ± 0.36 0.46 ± 0.31 0.21613
- LPC 24:0, µmol / LPC 24: 0, µmol /
- 4.43 ± 1.48 5,17 ± 2,35 5,75 ± 1,98 5,57 ± 1,76 0,1564 4.43 ± 1.48 5.17 ± 2.35 5.75 ± 1.98 5.57 ± 1.76 0.1564
- l l
- 1,3 ± 0,46 1,53 ± 1,14 1,41 ± 0,52 1,55 ± 0,75 0,31537 1.3 ± 0.46 1.53 ± 1.14 1.41 ± 0.52 1.55 ± 0.75 0.31537
- PC 30:0, µmol / l PC 30: 0, µmol / l
- 0,65 ± 0,23 0,48 ± 0,16 0,47 ± 0,08 0,48 ± 0,14 0,07889 0.65 ± 0.23 0.48 ± 0.16 0.47 ± 0.08 0.48 ± 0.14 0.07889
- PC 34:4, µmol / l PC 34: 4, µmol / l
- 0,2 ± 0,06 0,19 ± 0,11 0,13 ± 0,05 0,17 ± 0,08 0,40018 0.2 ± 0.06 0.19 ± 0.11 0.13 ± 0.05 0.17 ± 0.08 0.40018
- PC 42:0, µmol / l PC 42: 0, µmol / l
- 9,94 ± 2,22 9,78 ± 3,84 8,48 ± 2,15 8,53 ± 0,99 0,17752 9.94 ± 2.22 9.78 ± 3.84 8.48 ± 2.15 8.53 ± 0.99 0.17752
- PC 42:2, µmol / l PC 42: 2, µmol / l
- 10,66 ± 3,5 9,31 ± 3,51 9,38 ± 4,57 8,77 ± 1,76 0,21102 10.66 ± 3.5 9.31 ± 3.51 9.38 ± 4.57 8.77 ± 1.76 0.21102
- PC-O 34:1 µmol PC-O 34: 1 µmol
- 11,29 ± 2,64 11,86 ± 2,68 10,38 ± 3,08 9,17 ± 2,09 0,07865 11.29 ± 2.64 11.86 ± 2.68 10.38 ± 3.08 9.17 ± 2.09 0.07865
- / l / l
- 7,04 ± 1,68 6,7 ± 2,61 7,11 ± 1,82 5,5 ± 1,24 0,02792 7.04 ± 1.68 6.7 ± 2.61 7.11 ± 1.82 5.5 ± 1.24 0.02792
- PC-O 34:2 µmol PC-O 34: 2 µmol
- 1,41 ± 0,27 1,46 ± 0,38 1,27 ± 0,3 0,86 ± 0,42 0,00421 1.41 ± 0.27 1.46 ± 0.38 1.27 ± 0.3 0.86 ± 0.42 0.00421
- / l / l
- 2,79 ± 0,56 2,9 ± 0,73 2,47 ± 0,69 2,02 ± 0,83 0,01784 2.79 ± 0.56 2.9 ± 0.73 2.47 ± 0.69 2.02 ± 0.83 0.01784
- PC-O 36:2 µmol PC-O 36: 2 µmol
- 2,81 ± 0,86 3,27 ± 1,09 2,8 ± 0,84 2,74 ± 1,09 0,06525 2.81 ± 0.86 3.27 ± 1.09 2.8 ± 0.84 2.74 ± 1.09 0.06525
- / l / l
- 0,66 ± 0,23 0,56 ± 0,14 0,53 ± 0,16 0,45 ± 0,18 0,05347 0.66 ± 0.23 0.56 ± 0.14 0.53 ± 0.16 0.45 ± 0.18 0.05347
- PC-O 36:3 µmol PC-O 36: 3 µmol
- 0,89 ± 0,2 0,92 ± 0,14 0,9 ± 0,27 0,63 ± 0,26 0,06525 0.89 ± 0.2 0.92 ± 0.14 0.9 ± 0.27 0.63 ± 0.26 0.06525
- / l / l
- 1,34 ± 0,33 1,09 ± 0,28 1,09 ± 0,37 0,82 ± 0,22 0,00298 1.34 ± 0.33 1.09 ± 0.28 1.09 ± 0.37 0.82 ± 0.22 0.00298
- PC-O 40:3 µmol PC-O 40: 3 µmol
- 0,21 ± 0,06 0,02 ± 0,04 0,15 ± 0,06 0,17 ± 0,05 0,1564 0.21 ± 0.06 0.02 ± 0.04 0.15 ± 0.06 0.17 ± 0.05 0.1564
- / l / l
- 0,8 ± 0,3 0,67 ± 0,24 0,63 ± 0,19 0,51 ± 0,18 0,01721 0.8 ± 0.3 0.67 ± 0.24 0.63 ± 0.19 0.51 ± 0.18 0.01721
- PC-O 40:4 µmol PC-O 40: 4 µmol
- 2,29 ± 0,74 2,03 ± 0,55 1,9 ± 0,74 1,71 ± 0,7 0,04113 2.29 ± 0.74 2.03 ± 0.55 1.9 ± 0.74 1.71 ± 0.7 0.04113
- / l / l
- 1,52 ± 0,56 1,22 ± 0,3 1,11 ± 0,5 1,03 ± 0,32 0,01013 1.52 ± 0.56 1.22 ± 0.3 1.11 ± 0.5 1.03 ± 0.32 0.01013
- PC-O 40:6 µmol / l PC-O 42:2 µmol / l PC-O 42:3 µmol / l PC-O 42:4 µmol / l PC-O 44:3 µmol / l PC-O 44:4 µmol / l PC-O 44:5 µmol / l PC-O 44:6 µmol / l Fenilalainina, µmol / l PC-O 40: 6 µmol / l PC-O 42: 2 µmol / l PC-O 42: 3 µmol / l PC-O 42: 4 µmol / l PC-O 44: 3 µmol / l PC-O 44: 4 µmol / l PC-O 44: 5 µmol / l PC-O 44: 6 µmol / l Phenylalanine, µmol / l
- 49,9 ± 14,16 50,47 ± 8,45 62,82 ± 22,17 56,42 ± 8,38 0,04113 49.9 ± 14.16 50.47 ± 8.45 62.82 ± 22.17 56.42 ± 8.38 0.04113
Tabla 2 (continuación) Table 2 (continued)
- Metabolito Metabolite
- Primer quartil Q1 Segundo quartil Q2 Tercer quartil Q3 Cuarto quartil Q4 Valores de P del test de Mann-Whitney (Q1-Q4) First quarter Q1 Second Quarter Q2 Third quarter Q3 Quarter Q4 P values of the Mann-Whitney test (Q1-Q4)
- Leucina + Isoleucina, µmol / l Leucine + Isoleucine, µmol / l
- 181,44 ± 53,02 214,2 ± 56,71 202,4 ± 27,39 228,8 ± 33,83 0,04536 181.44 ± 53.02 214.2 ± 56.71 202.4 ± 27.39 228.8 ± 33.83 0.04536
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